Science ayant pour objet les relations des êtres vivants (animaux, végétaux, micro-organismes) avec leur environnement, ainsi qu’avec les autres êtres vivants.
Statistique ?
Ensemble des méthodes qui ont pour objet la collecte, le traitement et l’interprétation de ces données.
Ecologie Statistique Bayésienne ?
Peut-être
Comment décider si une espèce est en danger
La CITES
La Convention sur le commerce international des espèces de faune et de flore sauvages menacées d’extinction (CITES) : accord international entre Etats qui veille à ce que le commerce international des spécimens d’animaux et de plantes sauvages ne menace pas la survie des espèces
3 annexes au rapport de la CITES
Annexe I : espèces menacées d’extinction, commerce pas autorisé sauf cas exceptionnel
Annexe II espèces dont le commerce des spécimens doit être réglementé pour éviter une exploitation incompatible avec leur survie.
L’Annexe III : espèces protégées dans un pays qui a demandé aux autres Parties à la CITES leur assistance pour en contrôler le commerce.
Evaluer l’effectif d’une population
Combien de chats en France ?
Combien de chênes en France ?
Combien de soles dans l’Océan Atlantique ?
Managing fisheries is hard: it’s like managing a forest, in which the trees are invisible and keep moving around (Pr John Shephard)
Capture Marquage Recature : une méthode pour compter les individus.
Capture Marquage Recature : un exemple plus simple
Ce qui se trouve sous la surface du lac
Capture Marquage Recature : un exemple plus simple
Ce qu’on voit de la surface
Capture Marquage Recature : un exemple plus simple
Supposons qu’on sache qu’il y a 17 étoiles de mer rouge
Capture Marquage Recature : un exemple plus simple
Un engin de pêche capture les étoiles d’une zone
Capture Marquage Recature : un exemple plus simple
Un engin de pêche capture les étoiles d’une zone
Résultat de la pêche : 4 étoiles rouges et 14 bleues
Capture Marquage Recature : un exemple plus simple
Qu’est ce que ça nous apprend
sur l’efficacité \(p\) de la méthode de capture : il y a 17 étoiles rouges au total et 4 ont été capturées
Quelle est la valeur de p estimée, c’est à dire quelle est l’estimation de la probabilité pour une étoile de mer d’être capturée ?
On la note \(\hat{p}\).
sur le nombre d’étoiles de mers au total ?
il y a N étoiles bleues au total et 14 ont été capturées avec un piège d’une efficacité \(p\).
Comment estimer \(\hat{N}\) ?
Si on refaisait l’expérience (on a remis tout le monde à l’eau) sans changer le nombre d’étoiles marquéesdans le lac, qu’est-ce qui pourrait changer ?
Ce qui change d’une fois sur l’autre est une variable aléatoire
CM : nombre d’étoiles capturées rouges
CNM : nombre d’étoiles capturées bleue
ce qui est inconnu mais fixe est un paramètre du problème
[p] l’efficacité du piège
[N] le nombre d’étoiles de mer bleues
Chaque réalisation conduit à une estimation de p et et N différent mais on espère jamais très loin de la réalité.
Capture Marquage Recature : Modélisation
On lance une pièce pour chaque étoile de mer, si ca tombe sur face elle est capturée sinon elle reste dans l’eau.
Si on lance 17 fois la pièce, on note \(CM\) est le nombre de face obtenues
Si on lance N fois la pièce, on note \(CNM\) est le nombre de face obtenues
Protocole mis en place durant l’atelier
Dans chaque bac on veut compter le nombre de smarties, avec une méthode CMR. On voudrait évaluer l’efficacité et la précision de notre méthode
On a 6 bacs (les lacs), qui contiennent un nombre inconnu de smarties (étoiles de mer bleues et rouges réunies). On a déjà pêché une fois et marqué des smarties, on a donc des smarties d’une couleur différente, les smarties marqués.
Dans chaque bac les smarties marqués sont ceux associés à une couleur pécise qui est donnée ci-dessous.
On a deux engins de peche
le petit bol en verre
l’ecocup en plastique
Pour chaque bac et chaque engin de peche vous allez pêcher et noter
le nombre de smarties de la couleur qui marque pêchés CM
le nombre de smarties de l’autre couleur qui a un nombre inconnu qu’on chercher à estimer CNM
Celui qui pêche a le droit de manger un smarties après sa pêche si il peut le remplacer par un smarties identique.
Experimentateur.trice Lac Engin Marques CapturesMarques
Mode:logical 1:12 P:34 Min. :10.00 Min. :0.000
NA's:70 2:12 V:36 1st Qu.:11.00 1st Qu.:1.000
3:12 Median :12.00 Median :2.000
4:10 Mean :12.51 Mean :1.871
5:12 3rd Qu.:14.00 3rd Qu.:3.000
6:12 Max. :16.00 Max. :5.000
CapturesNonMarques
Min. : 0.000
1st Qu.: 2.000
Median : 4.000
Mean : 4.614
3rd Qu.: 6.750
Max. :19.000
Analyse des résultats obtenus
Visualisation
## Visualisationp1 <- dta |>ggplot() +facet_wrap(~Lac) +geom_boxplot(aes(x= Engin, y=CapturesNonMarques )) +ggtitle("nombre de capturés marqués par engin et par lac")p2 <- dta |>ggplot() +facet_wrap(~Lac) +geom_boxplot(aes(x= Engin, y=CapturesNonMarques ))+ggtitle("nombre de capturés marqués par engin et par lac")ggarrange(p1,p2, ncol =2)
Comment décider si une espèce est en danger
La CITES
La Convention sur le commerce international des espèces de faune et de flore sauvages menacées d’extinction (CITES) : accord international entre Etats qui veille à ce que le commerce international des spécimens d’animaux et de plantes sauvages ne menace pas la survie des espèces
3 annexes au rapport de la CITES
Annexe I : espèces menacées d’extinction, commerce pas autorisé sauf cas exceptionnel
Annexe II espèces dont le commerce des spécimens doit être réglementé pour éviter une exploitation incompatible avec leur survie.
L’Annexe III : espèces protégées dans un pays qui a demandé aux autres Parties à la CITES leur assistance pour en contrôler le commerce.
Evaluer l’effectif d’une population
Combien de chats en France ?
Combien de chênes en France ?
Combien de soles dans l’Océan Atlantique ?
Managing fisheries is hard: it’s like managing a forest, in which the trees are invisible and keep moving around (Pr John Shephard)